核心用法
swelist 是一款面向软件工程师求职者的命令行工具，整合三大功能模块：
1. 职位搜索（swelist run）：实时从 SimplifyJobs 抓取技术实习与应届岗位，支持按角色（实习/应届）、地点、时间窗口（24h/7d/30d）多维度筛选。
2. 本地追踪（swelist tracker）：基于 SQLite 的离线投递管理系统，支持添加/更新/查询/导出申请记录，数据完全本地存储，无需账号。
3. AI 面试助手（jobgpt）：调用 OpenAI API 生成 STAR 格式行为面试答案、「为什么选择这家公司」等定制回答，及通用职业建议。
显著优点
- 零门槛：无需注册、API Key（职位搜索与追踪功能）、订阅或网络账户
- 隐私优先：追踪数据本地 SQLite 存储，不上传云端
- 实时数据：直接对接 SimplifyJobs 公开仓库，职位信息新鲜
- 自动化友好：CLI 设计便于集成到 cron、CI 或自主代理工作流
- 轻量离线：追踪功能完全离线可用，适合网络受限环境
潜在局限
- AI 功能依赖 OpenAI API：需自备 API Key 与网络连接，存在成本与可用性限制
- 无内置提醒机制：需外部工具实现投递 deadline 或状态更新提醒
- 无本地缓存：每次职位搜索均实时拉取，高频调用可能触发源站限制
- 无 JSON 输出：职位搜索输出为纯文本，下游结构化处理需额外解析
- 数据单一来源：仅依赖 SimplifyJobs，覆盖范围受限于该社区维护的仓库
适合人群
- 正在寻找软件工程实习或应届职位的 CS 学生与转行者
- 偏好本地工具、重视隐私、希望避免 SaaS 平台数据收集的求职者
- 需要自动化职位监控与申请追踪的技术用户
- 希望快速生成面试回答草稿的候选者
常规风险
- API 成本：jobgpt 模块调用 OpenAI API，需注意 Token 消耗与费用控制
- 数据持久化：SQLite 数据库位于本地磁盘，需自行备份防止丢失
- 网络依赖：职位搜索与 AI 功能需联网，网络中断时仅追踪功能可用
- 隐私合规：虽本地存储，但导出 CSV/JSON 后数据脱离工具管控
- 上游变动：SimplifyJobs 仓库结构变更可能导致职位抓取失效
技术细节
- 环境：Python 3.8+，跨平台支持
- 数据存储：
~/.offerplus/applications.db（可配置） - 执行模式：
run/jobgpt无状态，tracker有状态读写 - 安全等级：S（本地存储无账号，仅 AI 模块需外部 API Key）